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GVPMindSpore / mindspore

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[ST][MS][NET][resnet18 imagenet][910 1p]当网络batch_size=256时,ms性能比竞品低

TODO
Bug-Report
创建于  
2023-01-12 17:29
name about labels
Bug Report Use this template for reporting a bug kind/bug

Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填)

resnet18模型地址:https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/official/cv/ResNet

resnet18网络ImageNet数据集,当batch_size=256时,910 1p,ms性能比竞品低

Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填)

  • Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境:

Please delete the backend not involved / 请删除不涉及的后端:
/device Ascend

  • Software Environment / 软件环境 (Mandatory / 必填):
    -- MindSpore version (e.g., 1.7.0.Bxxx) :r2.0.0 commit_id:92c63200
    -- Python version (e.g., Python 3.7.5) :
    -- OS platform and distribution (e.g., Linux Ubuntu 16.04):
    -- GCC/Compiler version (if compiled from source):
    run包:HiAI/HISI_C84/20230105
    MindSpore 版本:编译时间20230109121533 r2.0.0 commit_id:92c63200

  • Excute Mode / 执行模式 (Mandatory / 必填)(PyNative/Graph):

Please delete the mode not involved / 请删除不涉及的模式:
/mode pynative

Related testcase / 关联用例 (Mandatory / 必填)

测试仓库地址:solution_test/cases/02network/00cv/resnet18/pynative
用例:
test_ms_usability_benchmark_pynative_ascend_resnet_18_time_perf_loss_1p_0001.py

Steps to reproduce the issue / 重现步骤 (Mandatory / 必填)

  1. get code from models
  2. cd models/official/cv/ResNet
  3. set batch_size as 256
  4. set train mode as pynative
  5. cd scripts;sh run_standalone_train.sh
  6. 验证网络训练是否成功
  7. 验证ms/竞品性能比是否大于等于100%

Describe the expected behavior / 预期结果 (Mandatory / 必填)

ms/竞品性能比 >=100%

Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填)

Ascend910 1p,BATCH_SIZE=256:
竞品:PT1.8+910
性能:3945.463
mindspore:
pynative:2821

mindspore/tensorflow=0.71498

Special notes for this issue/备注 (Optional / 选填)

走给褚金锦

评论 (4)

zhongjicheng 创建了Bug-Report
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sig/pynative
标签
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stage/perf-tuning
标签
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attr/performance
标签
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kind/bug
标签
zhongjicheng 添加了
 
v2.0.0.rc1
标签
展开全部操作日志

Please assign maintainer to check this issue.
请为此issue分配处理人。
@zhongjicheng

Please add labels (comp or sig), also you can visit https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md to find more.
为了让代码尽快被审核,请您为Pull Request打上 组件(comp)或兴趣组(sig) 标签,打上标签的PR可直接推送给责任人进行审核。
更多的标签可以查看https://gitee.com/mindspore/community/blob/master/sigs/dx/docs/labels.md
以组件相关代码提交为例,如果你提交的是data组件代码,你可以这样评论:
//comp/data
当然你也可以邀请data SIG组来审核代码,可以这样写:
//sig/data
另外你还可以给这个PR标记类型,例如是bugfix或者是特性需求:
//kind/bug or //kind/feature
恭喜你,你已经学会了使用命令来打标签,接下来就在下面的评论里打上标签吧!

xiangjiawei007 负责人xiangjiawei007 修改为anzhengqi
chujinjin 负责人anzhengqi 修改为chujinjin
chujinjin 添加了
 
ccb/rfc
标签
chujinjin 添加了
 
ccb/rfc
标签

2023/2/16:CCB结论:按照rfc进行跟踪。

该问题单涉及特性https://e.gitee.com/mind_spore/projects/69994/docs/1541930/file/4049256?sub_id=8146641
表现为:resnet相关网络,在性能上会提升,至少超过竞品。
回归时,需要回归人结合该特性,跑网络进行验证。

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负责人
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预计工期 (小时)
参与者(5)
6575291 chujinjin 1605008803
Python
1
https://gitee.com/mindspore/mindspore.git
git@gitee.com:mindspore/mindspore.git
mindspore
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